# 代码2-22
# 初始化模型
model = MYVGG().to(device)

# 代码2-23
# 优化器及优化算法
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.00004)

# 代码2-24
# 损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)

# 代码2-25
# 数据转换成GPU计算型
data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device)

# 代码2-26
# 配置参数
optimizer.zero_grad()  # 梯度清0
output = model(data)[0]  # 前向传播
loss = criterion(output, target)  # 计算误差
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()  # 更新参数








